这个C/ c++代码在Python中的等效代码是什么?
void foo()
{
static int counter = 0;
counter++;
printf("counter is %d\n", counter);
}
具体来说,如何在函数级别实现静态成员,而不是在类级别?将函数放入类中会改变什么吗?
这个C/ c++代码在Python中的等效代码是什么?
void foo()
{
static int counter = 0;
counter++;
printf("counter is %d\n", counter);
}
具体来说,如何在函数级别实现静态成员,而不是在类级别?将函数放入类中会改变什么吗?
当前回答
Python没有静态变量,但你可以通过定义一个可调用的类对象,然后将其用作函数来伪装它。也可以看看这个答案。
class Foo(object):
# Class variable, shared by all instances of this class
counter = 0
def __call__(self):
Foo.counter += 1
print Foo.counter
# Create an object instance of class "Foo," called "foo"
foo = Foo()
# Make calls to the "__call__" method, via the object's name itself
foo() #prints 1
foo() #prints 2
foo() #prints 3
注意,__call__使类(对象)的实例可以通过自己的名称调用。这就是为什么上面调用foo()会调用类的__call__方法。从文档中可以看到:
任意类的实例都可以通过在类中定义__call__()方法来实现可调用。
其他回答
另一个(不推荐!)对https://stackoverflow.com/a/279598/916373这样的可调用对象的扭曲,如果您不介意使用一个时髦的调用签名的话
class foo(object):
counter = 0;
@staticmethod
def __call__():
foo.counter += 1
print "counter is %i" % foo.counter
>>> foo()()
counter is 1
>>> foo()()
counter is 2
这个回答建立在@claudiu的回答之上。
我发现我的代码变得越来越不清晰,而我一直都很清楚 当我要访问静态变量时,可以在函数名前面加上。
也就是说,在我的函数代码中,我更喜欢这样写:
print(statics.foo)
而不是
print(my_function_name.foo)
所以,我的解决方案是:
向函数中添加静态属性 在函数作用域中,添加一个局部变量statics作为my_function.statics的别名
from bunch import *
def static_vars(**kwargs):
def decorate(func):
statics = Bunch(**kwargs)
setattr(func, "statics", statics)
return func
return decorate
@static_vars(name = "Martin")
def my_function():
statics = my_function.statics
print("Hello, {0}".format(statics.name))
备注
我的方法使用一个名为Bunch的类,它是一个字典,支持 属性风格的访问,一种JavaScript(参见2000年左右关于它的原始文章)
它可以通过pip install bunch安装
也可以这样手写:
class Bunch(dict):
def __init__(self, **kw):
dict.__init__(self,kw)
self.__dict__ = self
使用generator函数生成迭代器。
def foo_gen():
n = 0
while True:
n+=1
yield n
然后像这样使用它
foo = foo_gen().next
for i in range(0,10):
print foo()
如果你想要一个上限:
def foo_gen(limit=100000):
n = 0
while n < limit:
n+=1
yield n
如果迭代器终止(如上面的例子),您也可以直接遍历它,如
for i in foo_gen(20):
print i
当然,在这些简单的情况下,最好使用xrange:)
这是yield statement的文档。
当然,这是一个老问题,但我想我可以提供一些更新。
看来性能论点已经过时了。 对于siInt_try和isInt_re2,相同的测试套件似乎给出了类似的结果。 当然,结果会有所不同,但这是在我的计算机上使用python 3.4.4的一次会话,使用Xeon W3550的内核4.3.01。 我已经运行了几次,结果似乎相似。 我将全局正则表达式移动到函数静态,但性能差异可以忽略不计。
isInt_try: 0.3690
isInt_str: 0.3981
isInt_re: 0.5870
isInt_re2: 0.3632
考虑到性能问题,try/catch似乎可以生成最适合未来和墙角情况的代码,所以可能只是将其包装在函数中
我写了一个简单的函数来使用静态变量:
def Static():
### get the func object by which Static() is called.
from inspect import currentframe, getframeinfo
caller = currentframe().f_back
func_name = getframeinfo(caller)[2]
# print(func_name)
caller = caller.f_back
func = caller.f_locals.get(
func_name, caller.f_globals.get(
func_name
)
)
class StaticVars:
def has(self, varName):
return hasattr(self, varName)
def declare(self, varName, value):
if not self.has(varName):
setattr(self, varName, value)
if hasattr(func, "staticVars"):
return func.staticVars
else:
# add an attribute to func
func.staticVars = StaticVars()
return func.staticVars
使用方法:
def myfunc(arg):
if Static().has('test1'):
Static().test += 1
else:
Static().test = 1
print(Static().test)
# declare() only takes effect in the first time for each static variable.
Static().declare('test2', 1)
print(Static().test2)
Static().test2 += 1